# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author: Jerry
# @Date:   2022-02-24 11:09:45
# @Last Modified by:   Jerry
# @Last Modified time: 2022-03-01 15:30:42

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形态学转换
目标:
  学习不同的形态学操作，例如侵蚀，膨胀，开运算，闭运算等。
  我们将看到不同的功能，例如：cv.erode(),cv.dilate(), cv.morphologyEx()等。
理论:
  形态变换是一些基于图像形状的简单操作。通常在二进制图像上执行。
  它需要两个输入，一个是我们的原始图像，第二个是决定**操作性质的结构元素**或**内核**。
  两种基本的形态学算子是侵蚀和膨胀。然后，它的变体形式（如“打开”，“关闭”，“渐变”等）也开始起作用。
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import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import os
rootpath = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
datapath = os.path.join(rootpath,'data')
imgpath = lambda name: os.path.join(datapath,name)


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1. 侵蚀
   侵蚀的基本思想就像土壤侵蚀一样，它侵蚀前景物体的边界(尽量使前景保持白色)。
   它是做什么的呢?
     内核滑动通过图像(在2D卷积中)。原始图像中的一个像素(无论是1还是0)
     只有当内核下的所有像素都是1时才被认为是1，否则它就会被侵蚀(变成0)。
   结果是:
     根据内核的大小，边界附近的所有像素都会被丢弃。
     因此，前景物体的厚度或大小减小，或只是图像中的白色区域减小。
   作用：
     它有助于去除小的白色噪声(正如我们在颜色空间章节中看到的)，分离两个连接的对象等。
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def erode_test():
    img = cv.imread(imgpath('j.png'),0)
    kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
    erosion = cv.erode(img,kernel,iterations=1) # 腐蚀
    dilation = cv.dilate(erosion,kernel,iterations = 1) # 扩张
    cv.imshow('img',img)
    cv.imshow('erosion',erosion) # 腐蚀结果图
    cv.imshow('dilation',dilation) # 扩张结果图
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()


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2.扩张
  它与侵蚀正好相反。如果内核下的至少一个像素为“ 1”，则像素元素为“ 1”。
  结果是：
    它会增加图像中的白色区域或增加前景对象的大小。
  应用：
    - 通常，在消除噪音的情况下，腐蚀后会膨胀。
    因为腐蚀会消除白噪声，但也会缩小物体。因此，我们对其进行了扩展。
    由于噪音消失了，它们不会回来，但是我们的目标区域增加了。
    - 在连接对象的损坏部分时也很有用。
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# dilation = cv.dilate(img,kernel,iterations = 1)


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  使用函数cv.morphologyEx() 完成功能
  cv.morphologyEx(src, op, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]]) -> dst
  这个函数可以方便的对图像进行一系列的膨胀腐蚀组合。
  op: MorphTypes
    cv.MORPH_ERODE    = 0, //腐蚀     # 跟erode（腐蚀）函数效果一样
    cv.MORPH_DILATE   = 1, //膨胀     # 跟dilate（膨胀）函数效果一样
    cv.MORPH_OPEN     = 2, //开操作   # 其实内部就是进行了先腐蚀后膨胀的操作。
    cv.MORPH_CLOSE    = 3, //闭操作   # 其实内部就是进行了先膨胀后腐蚀的操作
    cv.MORPH_GRADIENT = 4, //梯度操作  # 内部是膨胀减去腐蚀
    cv.MORPH_TOPHAT   = 5, //顶帽操作  # 输入图像 和 图像开运算 之差
    cv.MORPH_BLACKHAT = 6, //黑帽操作  # 输入图像 和 图像闭运算 之差
    cv.MORPH_HITMISS  = 7
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3.开运算
  开放只是**侵蚀然后扩张**的另一个名称。它对于消除噪音很有用。
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# opening = cv.morphologyEx(img, cv.MORPH_OPEN, kernel)



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4.闭运算
  闭运算与开运算相反，先扩张然后再侵蚀。在关闭前景对象内部的小孔或对象上的小黑点时很有用。
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# closing = cv.morphologyEx(img, cv.MORPH_CLOSE, kernel)


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5. 形态学梯度
  这是图像扩张和侵蚀之间的区别。
  结果将看起来像对象的轮廓。
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# gradient = cv.morphologyEx(img, cv.MORPH_GRADIENT, kernel)


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6. 顶帽
    它是输入图像和图像开运算之差。
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# tophat = cv.morphologyEx(img, cv.MORPH_TOPHAT, kernel)

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7. 黑帽
  这是输入图像和图像闭运算之差。
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# blackhat = cv.morphologyEx(img, cv.MORPH_BLACKHAT, kernel)


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结构元素
  OpenCV具有一个函数 cv.getStructuringElement() 您只需传递内核的形状和大小，即可获得所需的内核。

  M=cv.getStructuringElement(shape, ksize[, anchor]) -> retval

    shape: Element shape that could be one of #MorphShapes(kernel的形状)
      cv.MORPH_RECT     矩形
      cv.MORPH_CROSS    交叉型
      cv.MORPH_ELLIPSE  椭圆形
    ksize: Size of the structuring element.(kernel的尺寸)
    anchor: Anchor position within the element. The default value (-1, -1) means that the
    .   anchor is at the center.
        锚定位置，默认是以内核的中心为锚点，默认值为(-1,-1)

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# Morphological Operations：http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/morops.htm at HIPR2

# cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(5,5))      # 矩形内核
# cv.getStructuringElement(cv.MORPH_ELLIPSE,(5,5))   # 椭圆内核
# cv.getStructuringElement(cv.MORPH_CROSS,(5,5))     # 十字内核




if __name__ == '__main__':
    erode_test()







